El coronavirus pone a prueba la inteligencia artificial en la atención médica

Agencia EFE

Sacramento (CA), 22 may (KHN vía EFE News).- El doctor Albert Hsiao y sus colegas del sistema de salud de la Universidad de California-San Diego habían estado trabajando durante 18 meses en un programa de inteligencia artificial diseñado para ayudar a los médicos a identificar neumonía en una radiografía de tórax.

Cuando el coronavirus golpeó a los Estados Unidos, decidieron ayudar.

Los investigadores rápidamente compartieron la aplicación, que resalta con colores manchas en las imágenes de rayos X en donde puede haber daño pulmonar u otros signos de neumonía.

La aplicación ya se ha utilizado en más de 6.000 radiografías de tórax y está sumando cierto valor en el diagnóstico, dijo Hsiao, director del Laboratorio de Análisis de Datos de Inteligencia Artificial de UCSD.

Su equipo es uno de varios en todo el país que ha puesto estos programas, desarrollados en tiempos más calmos, al servicio de la crisis de COVID-19. La meta es ayudar en tareas como decidir qué pacientes enfrentan el mayor riesgo de complicaciones, y cuáles pueden recibir una atención de menor intensidad.

Estos programas navegan a través de millones de datos para detectar patrones que pueden ser difíciles de discernir para los médicos. Sin embargo, pocos de los algoritmos han sido rigurosamente probados para compararlos con los procedimientos estándar.

RETICENCIAS

Entonces, aunque a menudo parecen útiles, su implementación en medio de una pandemia podría ser confusa para los médicos o incluso peligrosa para los pacientes, advierten algunos expertos en inteligencia artificial (IA).

"En este momento, la IA se está utilizando para cosas que son cuestionables", dijo el doctor Eric Topol, director del Scripps Research Translational Institute.

Topol destacó un sistema creado por Epic, un importante proveedor de software de registros de salud electrónicos, que predice qué pacientes con coronavirus pueden enfermarse gravemente. Usar la herramienta antes de que se haya validado es "sensacionalismo pandémico", dijo.

Epic dijo que el modelo de la compañía había sido validado con datos de más de 16.000 pacientes hospitalizados con COVID-19 en 21 establecimientos de salud.

No se ha publicado ninguna investigación sobre la herramienta, pero, en cualquier caso, fue "desarrollada para ayudar a los médicos a tomar decisiones de tratamiento y no es un sustituto de su juicio", dijo James Hickman, desarrollador de software en el equipo de computación cognitiva de Epic.

Otros ven la crisis de COVID-19 como una oportunidad para aprender sobre el valor de las herramientas de IA.

INVERSIÓN MILLONARIA

"Mi intuición es que tiene cosas buenas y malas", dijo Eric Perakslis, investigador de ciencias de la información en la Universidad de Duke y exdirector de información de la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA). "La investigación en este entorno es importante".

En 2019, compañías invirtieron cerca de 2.000 millones de dólares para promover la IA en la atención médica. Las inversiones en el primer trimestre de 2020 totalizaron 635 millones, frente a los 155 millones en el primer trimestre de 2019, según el sitio de tecnología de salud digital Rock Health.

Según Rock Health, al menos tres compañías de tecnología de IA para atención de salud han realizado acuerdos de financiación específicos para la crisis COVID-19, incluida Vida Diagnostics, una compañía de análisis de imágenes de pulmón impulsada por esta tecnología.

La crisis del coronavirus ha inspirado a algunos sistemas hospitalarios a acelerar aplicaciones prometedoras.

UCSD aceleró su proyecto de imágenes de IA y lo implementó en solo dos semanas.

APOYO PARA TOMAR DECISIONES

El proyecto de Hsiao, con fondos de investigación de Amazon Web Services, la Universidad de California y la National Science Foundation, analiza todas las radiografías de tórax tomadas en el hospital a través de un algoritmo de IA.

Si bien aún no se han publicado datos sobre la implementación, los médicos informan que la herramienta influye en su toma de decisiones clínicas aproximadamente un tercio del tiempo, dijo el doctor Christopher Longhurst, director de información de UC San Diego Health.

"Los resultados hasta la fecha son muy alentadores, y no estamos viendo ninguna consecuencia no deseada", dijo. "Sentimos que es útil, no daña".

La IA ha avanzado más en imágenes que en otras áreas de la medicina clínica porque las imágenes radiológicas tienen toneladas de datos para que los algoritmos procesen, y más datos hacen que los programas sean más efectivos, agregó Longhurst.

Especialistas en IA han tratado de hacer que esta tecnología logre cosas como predecir la sepsis y la dificultad respiratoria aguda. E investigadores de la Universidad Johns Hopkins recientemente ganaron una subvención de la National Science Foundation para usarla para predecir el daño cardíaco en pacientes con COVID-19.

Sin embargo, ha sido más fácil aplicar IA en áreas menos riesgosas como la logística del hospital.

En la ciudad de Nueva York, dos grandes sistemas hospitalarios están utilizando algoritmos habilitados para IA para ayudarlos a decidir cuándo y cómo los pacientes deben pasar a otra fase de atención o ser dados de alta.

En el Sistema de Salud Mount Sinai, un algoritmo de inteligencia artificial indica qué pacientes podrían estar listos para ser dados de alta del hospital dentro de las 72 horas, dijo Robbie Freeman, vicepresidente de innovación clínica en Mount Sinai.

Freeman destacó que la tecnología ayuda a los médicos, pero no está tomando las decisiones.

NYU Langone Health ha desarrollado un modelo de IA similar. Predice si un paciente con COVID-19 que ingresa al hospital sufrirá eventos adversos en los próximos cuatro días, dijo el doctor Yindalon Aphinyanaphongs, quien dirige el equipo de análisis predictivo de NYU Langone.

El modelo se ejecutará en un ensayo de cuatro a seis semanas con pacientes asignados al azar en dos grupos: los médicos de un grupo recibirán las alertas y los del otro, no. El algoritmo debería ayudar a los médicos a generar una lista de cosas que pueden predecir si los pacientes están en riesgo de complicaciones después de ser internados, dijo Aphinyanaphongs.

RASTREO DE PACIENTES

Algunos sistemas de salud desconfían de implementar una tecnología que requiera validación clínica en medio de una pandemia. Otros dicen que no necesitaban IA para lidiar con el coronavirus.

Stanford Health Care no está utilizando IA para manejar pacientes hospitalizados con COVID-19, dijo Ron Li, director de informática médica del centro para la integración clínica de IA. El área de la Bahía de San Francisco no ha visto el aumento esperado de pacientes que habrían proporcionado la gran cantidad de datos necesarios para asegurarse de que la IA funcionara en una población, dijo.

Fuera del hospital, el modelo de factores de riesgo habilitado por IA se está utilizando para ayudar a los sistemas de salud a rastrear a los pacientes que no están infectados con el coronavirus pero que podrían ser susceptibles a complicaciones si lo contraen.

En Scripps Health, en San Diego, los médicos están estratificando a los pacientes para evaluar su riesgo de desarrollar COVID-19 y experimentar síntomas graves utilizando un modelo de calificación de riesgo que considera factores como la edad, afecciones crónicas y visitas recientes al hospital.

Cuando un paciente obtiene un puntaje de 7 o más, una enfermera puede programar una cita.

Aunque las emergencias brindan oportunidades únicas para probar herramientas avanzadas, es esencial para los sistemas de salud garantizar que los médicos se sientan cómodos con ellas y usarlas herramientas con precaución, con pruebas y validación exhaustivas, enfatizó Topol.

"Cuando las personas están en el fragor de la batalla, sería genial tener un algoritmo para apoyarlas", dijo. "Solo tenemos que asegurarnos de que el algoritmo y la herramienta de inteligencia artificial no sean engañosos, porque hay vidas en juego".

Por Ashley Gold

(Esta información fue producida por Kaiser Health News, un programa editorialmente independiente de Ia Kaiser Family Foundation no relacionado con Kaiser Permanente).

Versión original en inglés: https://bit.ly/2XeMhsE

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